在生产环境中部署大型语言模型（LLM）是一项复杂任务，需要全面且审慎的策略，以平衡其潜在的巨大利益与风险。成功部署LLM的核心在于五个关键方面：首先，积极控制可能导致模型行为失控的成本；其次，构建模型以减少生成虚假信息（幻觉）的情况；第三，优化模型响应速度，降低延迟；第四，持续监控模型性能并进行迭代改进；最后，实施严格的安全和伦理保护措施。这些策略确保了LLM在实际应用中的高效性、可靠性与合规性。
Google TPU（张量处理单元）以其卓越的可扩展性在人工智能硬件领域占据领先地位。这种可扩展性不仅体现在硬件层面的优化设计，例如高能效比和模块化架构，还得益于软件层面的创新，如XLA编译器的应用。TPU架构通过高效的矩阵计算和定制化的硬件加速，显著提升了深度学习任务的性能。同时，其模块化设计使得从单个芯片到大规模数据中心的部署都能灵活适应，满足不同规模的计算需求。此外，XLA编译器通过优化代码生成和内存管理，进一步释放了TPU的性能潜力。这些硬件与软件的协同创新，使TPU在能效和计算能力之间实现了完美平衡，成为AI计算领域的标杆。
本文探讨了AI增强型网络钓鱼如何通过六种方式劫持开发人员的工作流程。攻击者利用开发工具中的常见功能，如拉取请求、构建警报、聊天机器人和IDE插件等，设置隐蔽陷阱，这些攻击路径与日常工作场景高度融合，难以被察觉。基于近期的安全建议和漏洞报告，文章详细分析了这些攻击手段，并提供了实用的应对策略，帮助开发人员识别并防范潜在威胁，保障开发环境的安全性。
在人工智能迅猛发展的背景下，GPU作为核心计算引擎，其重要性日益凸显。与传统的CPU相比，GPU在架构设计上展现出显著的差异，尤其是在运算单元分布和并行处理能力方面。CPU通常设计为处理少量线程的复杂任务，而GPU则专注于同时处理数千个线程，使其在大规模数据计算中表现卓越。此外，CPU和GPU的协同工作流程也至关重要，包括数据传输、指令注入、并行计算以及结果回传等环节，这些步骤确保了高效的任务完成。通过深入分析这些技术细节，本文揭示了GPU如何成为人工智能时代不可或缺的计算工具。
近日，英伟达发布了一款全新的开源模型，该模型在科学、数学、编程和代理任务等多个领域实现了最先进的推理性能（SOTA）。此外，新模型的吞吐量是前代模型的三倍，显著提升了处理效率。得益于其优化的架构，该模型能够在单个GPU卡上高效运行，实现了轻量化与高性能的完美结合。这一突破性进展不仅满足了用户对准确性与速度的双重需求，也进一步推动了人工智能模型在实际应用中的广泛部署。
SciMaster是由上海交通大学与深势科技联合开发的人工智能科学助手，标志着全球首个通用科学智能体的诞生。该智能体整合了全网资源和超过1.7亿篇学术文献，旨在大幅提升科研工作的效率。通过人工智能技术，SciMaster为科研人员提供全面、精准的信息支持，助力科学探索的快速发展。
2023年上半年，随着人工智能领域模型预训练需求的急剧增长，算力需求呈现爆发式上升趋势。在此背景下，一家隶属于清华大学的高性能计算和人工智能基础设施公司逐渐进入公众视野。该公司凭借其强大的技术背景和研发能力，在行业内崭露头角。为了应对激烈的行业竞争，企业纷纷囤积算力资源，以期在市场中占据优势地位。拥有更强大的算力几乎等同于获得更高价值的订单，这一趋势凸显了算力在当前AI行业中的核心地位。
上海交通大学等团队联合研发了一种名为Data Whisperer的创新框架，这是一种无需训练的注意力驱动数据选择方法。该框架充分利用预训练模型的上下文学习能力，无需额外微调打分模型即可实现高效的数据筛选。研究表明，Data Whisperer仅使用10%的数据量，便能够达到接近全量数据的微调效果，显著提升了数据利用效率，在数据密集型任务中展现出巨大潜力。
在WAIC 2025大会上，人工智能技术取得了突破性进展，其中“谢耳朵AI”成为焦点。这款系统不仅在分析分子式方面表现出色，还成功超越了马斯克旗下的Grok-4。与Grok-4尝试以幽默模式讲冷笑话不同，中国的科学家们借助书生Intern-S1 AI系统，破解了癌症药物靶点的秘密，展示了科研工作的高效与创新。这一成果凸显了人工智能在医学研究领域的巨大潜力，也为未来的发展提供了无限可能。
在AI安全领域，开源软件相较于闭源软件展现出显著优势。Meta与加州大学伯克利分校（UCB）合作，针对大型语言模型（LLM）的提示词注入攻击进行了深入研究，并提出了有效的防御机制。大型语言模型作为AI系统的关键组件，不仅服务于可信用户，还需与不可信环境交互，因此其安全性至关重要。研究表明，开源软件在透明性和协作性方面的优势，使其能够更快发现并修复潜在的安全漏洞，从而提升整体系统的安全性。通过开源社区的广泛参与，AI安全技术得以迅速迭代和优化，为应对复杂的网络安全威胁提供了更强有力的保障。
近日，Facebook创始人马克·扎克伯格向由前OpenAI首席技术官领导的公司Thinking Machines提出了一份高达10亿美元的天价offer，旨在吸引该公司十几名核心成员加入其新成立的超级智能部门。此举被视为扎克伯格在人工智能领域加大布局的关键一步，意在强化其技术团队实力，推动超级智能的发展。然而，尽管面对巨额资金的诱惑，这支由前OpenAI成员组成的团队似乎并不为所动，显示出对自身愿景和技术追求的坚定。此次人才争夺战再次凸显了科技巨头之间在高端AI人才领域的激烈竞争。
OpenAI在深夜正式推出了名为ChatGPT Study的免费AI家教服务，这一创新模式旨在彻底改变传统教育方式。该服务专注于教育领域，通过四种方法提供辅助：交互式提示、支架式回应、个性化教育和知识点检查。这些方法能够深入分析并解释难题的解题思路和步骤，而不仅仅是提供答案，从而帮助学生更有效地学习。ChatGPT家教不仅为学生提供了随时随地的学习支持，还通过个性化学习路径提升学习效率，为教育行业带来了新的变革。
近日，OpenAI宣布ChatGPT迎来重大更新，引入了全新的学习模式，这一功能旨在提升其在教学和辅导场景中的应用价值。OpenAI教育副总裁Leah Belsky表示，ChatGPT通过个性化的互动和引导，能够显著提高学生的学习效率。然而，她也提醒教育工作者和学生，如果仅将ChatGPT用作简单的答案提供器，可能会削弱学习的深度和思考能力的培养。此次更新标志着ChatGPT从单一的对话工具向多功能学习助手的转型，为教育领域带来了新的可能性。
在WAIC 2025大会上，上海AI实验室首席科学家周伯文与Hinton教授的对话成为关注焦点，突出了实验室在科学探索领域的创新“通专融合”大模型策略。这一策略推动了新一代科学大模型的发展，使其在多模态推理能力方面达到全球领先水平，充分展现了其在科学能力上的卓越表现。
Meta公司研究团队近期开发出一款先进的视频世界模型——DINO-world，该模型专注于预测视频的未来帧，具有高度的技术创新性。在LeCun的带领下，研究团队致力于提升模型性能，使其能够与英伟达的COSMOS模型展开竞争。DINO-world的推出标志着视频预测领域迈出了重要一步，为未来人工智能在视频理解和生成方面提供了更多可能性。
字节跳动的Seed团队与南京大学合作，成功开发出名为CriticLean的全新框架，实现了将数学自然语言高效、准确地转换为Lean 4代码的技术突破。这一进展显著提升了形式化准确率，从原先的38%跃升至84%，远超此前的领先模型DeepSeek-R1的性能。
